本文对岳阳市平江县食品产业园的选址进行分析,构建了“决策层+因子层”的多目标层次结构选址模型,来寻求选址的最优解,以期为项目选址分析提供一种较为合理的多目标决策优化算法。
笔者基于多源数据,构建“决策层+因子层”的食品产业园选址多目标结构模型,从4个备选地块中确定最优选址,为平江县食品产业园选址提供支撑。(特别说明:此选址方案为过程方案,最终选址以官方发布为准。)
图1 食品产业图选址示意图
一、技术方法与数据
1.1 技术方法
食品产业园的选址与待选区域的经济发展情况、地理地址条件、居民生活区域等多方面相关,须涵盖经济性、时效性、安全性等多个目标原则。笔者将多维数据和信息降低到一维的目标最优值,通过构建“决策层+因子层”的食品产业园选址多目标结构模型,利用层次分析方法分析选址影响因素、设置多目标权重,结合多目标优化模型对选址方案进行定量分析与优化(图2)。
图2 基于多目标优化算法的食品产业园选址技术路线
1.2 研究数据
文中涉及的数据主要为传统数据源与新型数据源(表1)。
1.2.1传统数据源
主要涉及国土“三调”数据、永久基本农田、生态保护红线、数字高程模型(DEM)、地形图等传统数据源。其中,DEM数据源自地理空间数据云平台GDEMV2数据集,空间分辨率为12.5m,由此生成坡度、坡向数据。
1.2.2新型数据源
主要涉及手机信令、交通时耗、信息点(POI)、交通路网等新型数据源。其中,手机信令数据来自中国联通运营商提供的2020年6月湖南省全域信令数据,经过数据清洗后利用核密度分析进行人口密度的识别;POI数据来自2021年高德地图的网点数据POI;交通时耗数据来自高德交通出行实时接口数据;交通路网数据主要来源于OpenStreetMap(OSM)的道路网数据。
表1 各分析对应的数据要求
二、影响因子分析
影响食品产业园选址的因素是多方面的,涉及交通、人流、用地、建设、资金投入等方面,在结合国内众多产业园区项目的实操经验后发现,产业园选址主要有战略性、规划导向性、土地集约性、交通便利性、生态性6个原则。因此,笔者拟从区位条件、用地条件、经济条件、配套条件、规划条件5个维度对产业园区选址进行影响因子分析。
2.1 区位条件分析
区位分析可以反映选址地块与周边地域的交通通达便利性。通过采集截止到2020年OSM的道路网数据建立了交通网络数据集,基于车行交通方式构建以县政府为起始点的5分钟间隔等时圈,判断各选址方案的交通可达性。
首先构建研究区域20m×20m网格,以各网格中心点为到达点,以平江县县政府所在地为起始点,通过高德交通出行时耗接口计算起始点至到达点的车行时长,其次以网格的车行时长进行空间克里金插值的计算。结果显示,从平江县县政府出发,可以实现30分钟等时圈各选址方案的全覆盖,但受地形及现有交通路网的限制,选址1的交通可达性最低,按照区位条件分析,选址优劣排序为:选址4>选址2>选址3>选址1.
2.2 用地条件分析
用地条件是各选址方案建设的基础条件。通过获取12.5m的DEM数字高程数据,对各选址方案的用地坡度与高程进行定量化分析。结果显示,在地形地貌方面,安定镇、三市镇、三阳乡3个镇整体呈现出东、南、西部高,中间低的态势,预期选址的4个方案均位于中部地势较为平坦的地区;从三镇的坡度及坡向来看,整体而言,4个选址均属于海拔较低的丘陵地区,适宜开发建设。选址2有0.08%面积的土地坡度大于25°(表2),若要开发建设则需加强对水土流失的保护措施。
表2 各选址地块内地形地貌数据统计
按照单因子权重赋值的方法,对项目选址范围内的高程与坡度分析结果进行赋值,选址优劣排序为:选址3>选址4>选址2>选址1.
2.3 经济条件分析
经济分析需要考虑地价、造价、拆迁等诸多因子。在地价方面,由于各选址方案临近镇区,且距离较近,在地价单价上差别不大,总地价则主要受面积影响;在造价方面,假设园区建设采用同一套建造工艺,单位用地面积上的造价单价相当,则园区的建设成本主要受面积影响;在拆迁方面,影响土地拆迁成本的是不同用地类型的拆迁单价及用地面积,本研究为简化处理主要采用拆迁总建筑面积进行测算,则园区的建设成本计算公式如下:
式中,C为园区总建设成本,hi为第i栋拆迁房屋的总建筑面积,p为每平方米建筑拆迁费用,s为园区总用地面积,q为园区每平方米的建设成本,w为园区每平方米的土地地价。从地形图中提取建筑轮廓线与建筑层高,以此计算选址区域中的建筑总面积,结合各选址总用地面积进行测算,则计算得出选址2所需开发成本最低,选址优劣排序为:选址2>选址1>选址3>选址4(表3)。
表3 各选址内拆迁面积统计
2.4 配套条件分析
结合高德地图POI数据、联通手机信令数据对4个选址方案进行人口密度及服务设施配套条件分析,识别选址的热点地区,以判断选址的优劣性。
通过调用2021年10月的高德api接口获取POI设施点,去重筛选后得到485个,将其分为公共设施、公司企业、科教文化、生活服务、医疗服务、休闲服务6类,具体数量如表4所示。从设施的数量来看,安定镇的设施总数远高于其余两镇,整体发展潜力与活力较高。
通过对POI数据进行核密度分析,得到配套设施的空间分布特征,得出以下结论:配套设施的完善度呈现出由县城中心向外扩散的迹象。此外,湖南省省道308线的周边有较多的配套设施,生活、产业的品质较高,而选址3刚好位于此省道周边,产业发展潜力值较高。
基于手机信令数据开展三镇的人口活力测算(核密度),分析结果显示,人口主要沿交通干线分布,尤其是平汝高速与湖南省省道308线的附近,人口活力与配套设施空间分布特征结果一致。从人口密度与服务设施密度来看,安定镇是全县的人口大镇,两个选址周围附近的人口密度较大,利于劳动招工。选址3北部是爽口工业园区,有大量人口聚集。而选址1距离镇政府有一定距离,周边人口密度较小,且安定镇的配套设施数量要明显多于三市镇,尤其是在生活服务设施方面,POI数量是三市镇的2.5倍。因此,在配套条件分析中,选址优劣排序为:选址3>选址2>选址1>选址4.
2.5 规划条件分析
基于“三调”数据对选址合规性展开规划条件分析,4个选址方案虽未涉及生态保护红线,但均有永久基本农田的占用(表5),其中方案1占用永久基本农田的面积最大,为0.63km2.若选用此方案则后期需要开展大量的调规及土地平衡工作,工作量较大。因此,在规划条件分析中,选址优劣排序为:选址2>选址3>选址4>选址1.
表5 各选址占用永久基本农田面积及比例
三、多目标决策分析
在进行食品产业园选址时,需要多角度考虑。综合比较选址优劣时,并不是某个因素或者某几个因素完全影响最后的决策结果,而是根据重要程度的不同来排列各因素的影响程度。笔者从交通优先、经济优先、活力优先3个目标导向构建决策层目标,排列在不同决策目标导向下的因子影响权重各有不同,选择最均衡的方案作为多目标决策的最优方案(表6)。
表6 各影响因子下选址优劣对比
构建“决策层+因子层”的食品产业园选址多目标结构模型后,利用层次分析法,根据决策层对因子层的影响程度,得到食品产业园选址的多目标决策权重表(表7)。
表7 不同决策目标下的因子权重配置
由于多目标优化问题难以突出某个或某几个目标的重要性,难以选择最优解,因此研究将多目标问题进行转化并作为单目标决策问题的求解,并根据文中确定的多目标因子权重配置进行计算,公式如下:
式中,S为选址加权总值,ci为第i个影响因子的选址位序值,wj为第j种的决策目标权重。
为便于统计计算,将选址优劣方案按照位序从4、3、2、1进行赋值,利用上述公式计算出结果:选址1多目标决策值为4.68、选址2多目标决策值为10.11、选址3多目标决策值为8.19、选址4多目标决策值为7.02.综合来看,选址2在交通优先、经济优先、活力优先3个决策目标中叠合各目标的权重设定,在最终计算结果中位列第一。因此,笔者认为选址2为多目标优化下的最优选址地,其次为选址3、选址4、选址1.
结语
笔者在解读食品产业园选址影响要素的基础上,展开了单因子与多目标优化的选址论证研究,研究得出:首先,在单因子的考虑情况下,选址2的经济条件最好,选址3的用地条件最好,选址4的区位条件最好。其次,从区位条件来看,选址4最好;从用地条件来看,选址3最好;从经济条件来看,选址2最好;从配套条件来看,选址3最好;从规划条件来看,选址2最好。最后,带入多目标模型进行求解后,在多目标导向下选址2分值最高,为最佳选址方案,其次为选址3.文中部分因子分析由于数据收集问题,做了简化处理,如规划条件还需结合城市发展方向、重心进行选址研判,未来需要开展更为详细的论证工作。（作者：王柱）
